永远不要以错误的文本编码插入数据。

一旦您的数据库受到多种编码的污染，您所能做的最好的事情就是应用启发式和手工劳动的某种组合。

RDBMS兼容性

查看是否需要在多个RDBMS中运行应用程序。如有，可能需要:

避免RDBMS SQL扩展 消除触发器和存储过程 遵循严格的SQL标准 转换字段数据类型 更改事务隔离级别

否则，这些问题应该分开处理，并开发应用程序的不同版本(或配置)。

非常好的问题。让我们看看，首先，没有完全理解连接的人不应该考虑查询数据库。这就像开车时不知道方向盘和刹车在哪里一样。您还需要了解数据类型以及如何选择最佳数据类型。

开发人员应该了解的另一件事是，在设计数据库时，你应该记住三件事:

Data integrity - if the data can't be relied on you essentially have no data - this means do not put required logic in the application as many other sources may touch the database. Constraints, foreign keys and sometimes triggers are necessary to data integrity. Don't fail to use them because you don't like them or don't want to be bothered to understand them. Performance - it is very hard to refactor a poorly performing database and performance should be considered from the start. There are many ways to do the same query and some are known to be faster almost always, it is short-sighted not to learn and use these ways. Read some books on performance tuning before designing queries or database structures. Security - this data is the life-blood of your company, it also frequently contains personal information that can be stolen. Learn to protect your data from SQL injection attacks and fraud and identity theft.

在查询数据库时，很容易得到错误的答案。确保完全理解数据模型。请记住，实际决策通常是基于查询返回的数据做出的。当它是错误的，就会做出错误的商业决策。你可能会因为糟糕的询问而杀死一家公司，或者失去一个大客户。数据是有意义的，但开发者往往忘记了这一点。

数据几乎永远不会消失，考虑的是随着时间的推移存储数据，而不是今天如何获取数据。数据库在拥有10万条记录时运行良好，十年后可能就不那么好了。应用程序很少能像数据一样持久。这就是为什么性能设计如此重要的原因之一。

您的数据库可能需要应用程序不需要看到的字段。比如用于复制的guid，插入的日期字段。等。您还可能需要存储更改的历史，以及谁在什么时候做了更改，并能够从这个存储库中恢复坏的更改。在向网站询问如何修复忘记在更新中添加where子句并更新整个表的问题之前，请考虑一下您打算如何做到这一点。

永远不要在比生产版本更新的数据库版本中进行开发。永远、永远、永远不要直接针对生产数据库进行开发。

如果没有数据库管理员，请确保有人正在进行备份，并且知道如何恢复备份，并且已经测试过如何恢复备份。

数据库代码就是代码，没有理由不把它像其他代码一样放在源代码控制中。

每个开发人员都应该知道这是错误的:“分析数据库操作与分析代码完全不同。”

在传统意义上有一个明确的Big-O。当你做一个EXPLAIN PLAN(或等效)时，你看到的是算法。有些算法涉及嵌套循环，并且是O(n ^ 2)。其他算法涉及到b树查找，并且是O(n log n)。

这是非常非常严重的。这是理解为什么索引很重要的关键。这对于理解速度-标准化-非标准化之间的权衡至关重要。这对于理解为什么数据仓库使用星型模式是非常重要的，而星型模式并没有对事务更新进行规范化。

如果您不清楚所使用的算法，请执行以下操作。停止。解释查询执行计划。相应调整指标。

同样，结论是:索引越多越好。

有时，专注于一个操作的索引会降低其他操作的速度。根据这两个操作的比例，添加一个索引可能有良好的效果，也可能没有整体影响，或者对整体性能不利。

好问题。以下是一些想法，排名不分先后:

Normalization, to at least the second normal form, is essential. Referential integrity is also essential, with proper cascading delete and update considerations. Good and proper use of check constraints. Let the database do as much work as possible. Don't scatter business logic in both the database and middle tier code. Pick one or the other, preferably in middle tier code. Decide on a consistent approach for primary keys and clustered keys. Don't over index. Choose your indexes wisely. Consistent table and column naming. Pick a standard and stick to it. Limit the number of columns in the database that will accept null values. Don't get carried away with triggers. They have their use but can complicate things in a hurry. Be careful with UDFs. They are great but can cause performance problems when you're not aware how often they might get called in a query. Get Celko's book on database design. The man is arrogant but knows his stuff.

我想这里已经介绍了很多技术细节，我不想再补充了。我想说的一件事是，社交比技术更重要，作为应用程序开发人员，不要陷入“DBA知道最好的”的陷阱。

如果您在查询方面有性能问题，也要解决这个问题。自己进行研究，并要求dba解释发生了什么，以及他们的解决方案是如何解决问题的。

在你做了研究之后，也要提出你自己的建议。也就是说，我试图找到解决问题的合作解决方案，而不是将数据库问题留给dba。